Python 使用PyODBC和SQL Alchemy同步数据更新

我有一个脚本，由几个用户使用。在此脚本中，首先删除数据库表，然后上载数据库表

import pyodbc
import sqlalchemy

engine = sqlalchemy.create_engine('credtials', echo=False)
cnxn = pyodbc.connect('credentials')

with pyodbc.connect('...') as cnxn:
    mycursor = cnxn.cursor()
    mycursor.execute('query_delete')
    mycursor.commit()
    mycursor.close()

# Precaluclated dataframe that contains the data (calculation not shown)
df.to_sql(name='db_table', con=engine, index=False, if_exists='append')

问题是，有时两个进程的时间安排不当。在这种情况下，过程的顺序是

删除（流程1） 删除（流程2） 上传（流程1） 上传（流程2）

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如果发生这种情况，数据将被复制。是否有解决方案来防止此问题？

您可能需要使用类似以下代码（未测试）来加强事务隔离：

engine=sqlalchemy.create_引擎（连接\u uri，隔离\u level='SERIALIZABLE'）
使用engine.begin（）作为conn：
conn.execute（sqlalchemy.text（'DELETE FROM db_table WHERE…'））
to_sql（name='db_table'，con=conn，index=False，如果_存在='append'）
打印（'更新完成'）